{"id":920,"date":"2020-10-09T08:35:00","date_gmt":"2020-10-09T06:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/benedict-witzenberger.de\/wordpress\/?p=920"},"modified":"2020-10-08T18:29:44","modified_gmt":"2020-10-08T16:29:44","slug":"muessen-journalistinnen-programmieren-koennen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/benedict-witzenberger.de\/wordpress\/2020\/10\/09\/muessen-journalistinnen-programmieren-koennen\/","title":{"rendered":"M\u00fcssen JournalistInnen Programmieren k\u00f6nnen?"},"content":{"rendered":"\n

Mit meiner Kollegin Anna Behrend<\/a> aus der Zentralredaktion von NOZ, SHZ und SVZ in Hamburg habe ich neulich in einem Webinar des Netzwerk Recherche \u00fcber genau dieses Thema diskutiert. Wobei man fairerweise sagen muss: Im Grunde waren wir uns ziemlich einig. Aber ich finde: Die Frage macht im Jahr 2020 total Sinn. Deswegen heute auch ein Blogpost dazu: Sollten Journalisten Programmieren k\u00f6nnen\/lernen?<\/p>\n\n\n\n

Ich bekomme immer wieder mit, wie KollegInnen im Datenjournalismus oder im Storytellingbereich gefragt werden, ob man denn als JournalistIn heute auf jeden Fall eine Programmiersprache k\u00f6nnen muss. Ein spannendes Thema, finde ich.<\/p>\n\n\n\n

Ziemlich eindeutig ist die Antwort f\u00fcr Menschen, die als DatenjournalistInnen arbeiten wollen: Ja, lernt Programmieren! Die Szene hat sich immer mehr professionalisiert, man arbeitet in der Regel mit Menschen zusammen, die auch Coden – oder hilft Menschen bei Problemen, die Code vielleicht einfacher\/schneller\/besser l\u00f6sen kann.<\/p>\n\n\n\n

Die Frage hat Bj\u00f6rn Schwentker bereits 2015 auf der Netzwerk Recherche-Jahrestagung f\u00fcr DatenjournalistInnen deutlich beantwortet: \u201eIch pers\u00f6nlich glaube, dass man Programmieren k\u00f6nnen sollte.\u201c<\/a><\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr alle anderen JournalistInnen w\u00e4re eine Antwort auf die Frage aber nat\u00fcrlich auch interessant: Ich denke, das kommt sehr darauf an, ob man das auch lernen m\u00f6chte und was man sich davon verspricht. <\/p>\n\n\n\n

Man kann auch in klassischen Recherchen von eigenen Datenauswertungen profitieren (man denke an Finanz-, Gesundheits- oder Sozialpolitik, viele Sportarten oder Wirtschaftsthemen). Es kann in manchen Bereichen Sinn machen, wenn man Algorithmen nicht nur beschreiben, sondern sogar (nach)programmieren kann. Und es macht halt auch einfach Spa\u00df, etwas neues zu lernen, um \u201eProbleme\u201c zu l\u00f6sen.<\/p>\n\n\n\n

Andererseits muss man so eine Sprache aber nat\u00fcrlich auch lernen. Ihre Syntax, ihre Worte, ihre St\u00e4rken, vielleicht auch ihre Schw\u00e4chen. Und wenn man sich damit noch gar nie besch\u00e4ftigt hat, muss man sich nebenbei auch noch viel \u00fcber das Internet, Webschnittstellen, Datenstrukturen, Datenbanken und vieles mehr beibringen. Das kostet Zeit und braucht Frustrationstoleranz. Aber wenn man ein Programm geschrieben hat, das eine bestimmte Funktion ganz smooth und st\u00f6rungsfrei ausf\u00fchrt, f\u00fchlt sich das manchmal ein bisschen an wie Magie.<\/p>\n\n\n\n

Ich hab mal versucht, f\u00fcnf Gr\u00fcnde zu beschreiben, warum Programmieren f\u00fcr Journalisten sinnvoll sein kann. Ein Teil davon doppelt sich ein bisschen mit meinem Blogpost zur Automatisierung<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

1. Schnelligkeit<\/h2>\n\n\n\n

Im Journalismus z\u00e4hlt oft jede Minute. Bei Wahlen oder generell bei Ver\u00f6ffentlichungen, die man vorhersehen kann (Hurrikans, Unfallatlas, Abstimmungen aller Art), helfen vorgeschriebene Skripte dabei, dass Aufgaben schneller umgesetzt werden, als wenn das Menschen machen m\u00fcssen. <\/p>\n\n\n\n

Das gilt auch zum Beispiel f\u00fcr das Downloaden und Verarbeiten von vielen Daten, zum Beispiel hundert \u00e4hnlichen PDFs zu einem bestimmten Thema. Oft kann man die Arbeitszeit viel sinnvoller einsetzen.<\/p>\n\n\n\n

2. Tiefe oder Personalisierung<\/h2>\n\n\n\n

Manchmal ist es auch gar nicht m\u00f6glich, dass Menschen eine Menge an Informationen h\u00e4ndisch verarbeiten (looking at you, Panama Papers). Dann bleibt nur der Ausweg Computer. Skripte k\u00f6nnen dann helfen, \u00fcber gro\u00dfe Datenmengen einen \u00dcberblick zu bekommen, sie auszuwerten, oder darin zu suchen. Man kann ein Thema dadurch tiefer ausleuchten, als es bei h\u00e4ndischer Recherche geht.<\/p>\n\n\n\n

Andererseits k\u00f6nnen Journalisten, die programmieren auch pers\u00f6nlichere Inhalte anbieten. Indem Datens\u00e4tze nach bestimmen Merkmalen (Region, Alter, Geschlecht, Einkommen) aufgetrennt werden, und sich die Nutzer darin selbst verorten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

3. Zug\u00e4nglichkeit<\/h2>\n\n\n\n

Manche Daten sind vielleicht auch gar nicht in einem tabellarischen Format. Die Klassiker: JSON oder XML, Daten, die man zum Beispiel \u00fcber APIs bekommt. <\/p>\n\n\n\n

Mit ein bisschen Hustle kann man die zwar f\u00fcr Excel et al passend machen – aber in der Regel haben verschachtelte Daten ja auch einen Zweck. Viel praktischer ist es dann doch, wenn man mit diesen Daten direkt weiterarbeiten kann. Und das geht nunmal am einfachsten mit Code, den Journalisten programmieren.<\/p>\n\n\n\n

4. Transparenz<\/h2>\n\n\n\n

Ja, ich kann auch nach einer Excelrecherche Punkt f\u00fcr Punkt mitschreiben, welche \u00c4nderungen ich an den Daten vorgenommen habe, was ich ausgew\u00e4hlt habe, welche Buttons ich gedr\u00fcckt habe. Aber das ist furchtbar un\u00fcbersichtlich. <\/p>\n\n\n\n

Gerade JournalistInnen (aber auch WissenschaftlerInnen) steht es daher gut zu Gesicht, wenn sie ihre Daten und Skripte \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich machen. Ein Code zeigt mir Schritt f\u00fcr Schritt, was von den Input-Daten bis zu den Output-Daten passiert ist. Darin lassen sich auch Fehler finden, ganz klar. Aber lieber einen Fehler finden und korrigieren, als etwas falsches stehen zu lassen.<\/p>\n\n\n\n

Transparenz von Code und Daten geht nat\u00fcrlich nicht bei allen Recherchen (Quellenschutz, Datenschutz, etc.) – aber vermutlich in sehr vielen F\u00e4llen. Allerdings muss daf\u00fcr auch Arbeitszeit investiert werden, denn die Aufbereitung des Codes kostet Zeit. <\/p>\n\n\n\n

Im Idealfall kann dann aber auch jede\/r zuhause eine Datenanalyse nachvollziehen.<\/p>\n\n\n\n

5. Reproduzierbarkeit<\/h2>\n\n\n\n

Was uns zum letzten Punkt bringt. In der Wissenschaft gilt der gro\u00dfe Anspruch, dass Forschung reproduzierbar, also wiederholbar, sein soll. Das macht auch in vielen (wenn nicht fast allen) datenjournalistischen Analysen Sinn. Wenn ich einen Datensatz betrachte, und ihm identische Fragen stelle, sollte die Antwort die gleiche sein. Nur dann kann ich mich darauf verlassen, dass die Aussagen, die ich treffe, auch stimmen.<\/p>\n\n\n\n

Au\u00dferdem k\u00f6nnen im besten Fall KollegInnen in anderen H\u00e4usern eine Recherche wiederholen. Klingt vielleicht erstmal bl\u00f6d – aber geht es uns nicht im Grunde darum, Missst\u00e4nde aufzudecken? Wenn man sich dabei gegenseitig unterst\u00fctzen kann – warum sollte man das nicht tun? Die exklusive Geschichte hatte man ja in der Regel schon bei der eigenen Ver\u00f6ffentlichung.<\/p>\n\n\n\n

Welche Programmiersprachen sollten JournalistInnen lernen?<\/h2>\n\n\n\n

Das ist wohl die h\u00e4ufigste Frage, nach der im Titel dieses Blogposts. Dabei ist meine Antwort: a) „es kommt drauf an“ oder b) „es ist eigentlich relativ egal“. Was meine ich damit?<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr spezielle Zwecke haben sich verschiedene Sprachen herausgebildet: Javascript ist zum Beispiel der Standard f\u00fcr Interaktivit\u00e4t auf Webseiten, PHP steuert oft die Server hinter Homepages, viele Android-Apps werden mit Java geschrieben. Wenn man schon genau wei\u00df, in welchem Bereich man unterwegs sein wird, kann man sich so orientieren. <\/p>\n\n\n\n

Andererseits habe ich die Erfahrung gemacht: Wenn man die Grundz\u00fcge des Programmierens verstanden hat, kann man relativ einfach auch zwischen Sprachen wechseln. Es wird nur manchmal etwas m\u00fchsam, wenn man aus Versehen Fehler einbaut, weil manche Befehle in Sprachen unterschiedlich funktionieren.<\/p>\n\n\n\n

Programmieren kann man in vielen Sprachen<\/h2>\n\n\n\n

Das f\u00fchrt mich zum zweiten Punkt: Es ist ein bisschen egal, welche Sprache man lernt. Das trifft grunds\u00e4tzlich zu, wenn man g\u00e4ngige Sprachen lernt und dann wechselt – das trifft aber besonders f\u00fcr die zwei g\u00e4ngigen Sprachen im Datenjournalismus zu: Python und R. <\/p>\n\n\n\n

Python stammt eher aus der Informatikszene, R aus der Statistik. Python ist daher eher das Allroundtalent, R setzt einen starken Fokus auf statistische Auswertungen und die Kommunikation von Ergebnissen (in Grafiken, HTML, PDFs, Markdown-Dokumenten). <\/p>\n\n\n\n

Was aber nicht hei\u00dft, dass die riesigen Communities um die beiden Sprachen nicht schon fast jede denkenswerte Erweiterung geschrieben haben, mit denen in Python und R quasi alles m\u00f6glich ist. So sind Python und R eigentlich Workflow-Programme. Man kann von Anfang bis Ende ein Problem darin bearbeiten.<\/p>\n\n\n\n

Programmieren f\u00fcr Journalisten: Lerne eine Sprache gut<\/h2>\n\n\n\n

Deswegen bleibt am Ende vermutlich nur dieser Tipp: Lerne eins von beidem gut – im Zweifel kannst Du dann auch das andere bedienen, falls Du eine ganz spezielle Funktion willst.<\/p>\n\n\n\n

Ich habe mich zum Beispiel recht fr\u00fch f\u00fcr R entschieden [In einem anderen Post habe ich schonmal beschrieben, wie ich R gelernt habe<\/a>] – aber Python bekomme ich notfalls auch noch hin, wenn ich es brauche. Inzwischen geht sogar ein bisschen Javascript (was dann aber einfach nochmal neue M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnet – eher in Richtung Datenvisualisierung als f\u00fcr Datenanalyse).<\/p>\n\n\n\n

Und wo lernt man? Da gibts quasi f\u00fcr jeden Geschmack das passende (ich finde aber: auf Deutsch gibts zu wenig): Tutorials, B\u00fccher, Workshops auf Konferenzen.<\/p>\n\n\n\n

Kostenlose Onlineressourcen:<\/strong>
R for Journalists<\/a>: Ist aus einem MOOC entstanden, gibts jetzt als digitales Buch
Coding for Journalists in Python<\/a>: \u00c4hnlich wie R, nur eben in Python
Kostenlose B\u00fccher (gibts auch gedruckt zu kaufen):
<\/strong>R for Data Science<\/a> (Hadley Wickham)
R Programming for Data Science<\/a> (Roger D. Peng)
Und nat\u00fcrlich gibts auch kostenpflichtige Kurse (mit mehr Anleitung und kleineren Schritten):<\/strong>
Der Klassiker: Datacamp<\/a> (150-300 US-Dollar im Jahr)
Coursera<\/a>
EdX<\/a>
Auch gut:
<\/strong>Journocode<\/a>,
das Lede-Programm in New York,<\/a>
Seminare, wie das ifp-Coding-Cootcamp<\/a> [Disclaimer: Da hab ich auch schon unterrichtet]
oder Studieng\u00e4nge an den Unis Leipzig<\/a>, Dortmund<\/a> oder in Cardiff<\/a><\/p>\n\n\n\n

Fazit: Programmieren kann f\u00fcr viele Journalisten Sinn machen – f\u00fcr Datenjournalisten ist es inzwischen Standard. <\/p>\n\n\n\n

Auch Anna hat ein paar Punkte aus unserem Gespr\u00e4ch zusammengefasst:<\/p>\n\n\n\n

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Hier ein paar gesammelte Tipps zum #nr20plus<\/a>-Panel von gerade zum Coden:
\u2022 Konkrete (kleine) Projekte angehen
\u2022 Schlau googlen => Meist hatte schon jemand das Problem
\u2022 Sich vernetzen => \ud83d\udc95 #ddj<\/a>-Community
\u2022 Durchhalten \u2013 es wird irgendwann leichter!@nrecherche<\/a> @munichrocker<\/a><\/p>— Anna Behrend (@annabehrend) September 26, 2020<\/a><\/blockquote>